Cuando Netanyahu ordenó ampliar la ocupación militar de Gaza hasta cerca del 70% del territorio en mayo de 2026, esa cifra no salió de un comunicado oficial detallado ni de una rueda de prensa transparente: se reconstruyó, se contrastó y se verificó a través de imágenes satelitales, datos de movimiento de tropas y análisis cruzado de fuentes abiertas. Es un buen ejemplo de algo que en DAVMAC vemos constantemente en el trabajo con datos, aplicado aquí a un terreno mucho más delicado: en un conflicto donde ambas partes tienen todos los incentivos para controlar el relato, el análisis de datos y el OSINT (Open Source Intelligence, inteligencia de fuentes abiertas) se han convertido en la herramienta principal para separar el hecho verificable de la afirmación interesada.

De la declaración política al dato verificable

Gran parte de lo que sabemos sobre la ocupación de Gaza no procede de fuentes oficiales israelíes ni de Hamás, sino de analistas que cruzan varias capas de información: imágenes satelitales comerciales (empresas como Planet Labs o Maxar), registros de vuelos y movimientos militares, publicaciones geolocalizadas en redes sociales y informes de ONGs sobre el terreno. Según recogía Bloomberg, la cifra del 70% de control territorial se estableció comparando la nueva orden militar con el límite del 53% pactado en el alto el fuego de 2025 — es decir, comparando dos conjuntos de datos geográficos en el tiempo, no aceptando una cifra de boca de una sola parte.

Esta forma de trabajar —triangular varias fuentes independientes hasta que el dato “aguanta”— es exactamente el principio que aplicamos en proyectos de análisis de datos y scraping para empresas: un solo dato aislado no vale nada si no se puede verificar cruzándolo con otra fuente independiente.

El caso Epstein: cuando el “dato” es un documento filtrado

El otro ejemplo reciente y muy comentado es el de las alegaciones sobre los vínculos de Jeffrey Epstein con el Mossad, basadas en un informe del FBI desclasificado en 2026. Aquí el reto para cualquier analista es distinto: no se trata de imágenes o coordenadas, sino de evaluar la fiabilidad de una fuente documental filtrada, la credibilidad del informante que originó la afirmación y el nivel de corroboración independiente que existe. El propio contraste periodístico —medios como Al Jazeera recogiendo la declaración del vicepresidente Vance, y fuentes de inteligencia israelí negándola en Fox News— es en sí mismo un ejercicio de verificación de fuentes abiertas: dos relatos contrapuestos, ninguna prueba judicial firme, y la obligación de presentar el nivel de certeza real en lugar de una conclusión categórica.

Es el mismo criterio que aplicamos cuando analizamos reputación online o inteligencia competitiva para un cliente: distinguir entre una fuente primaria verificable, una alegación no confirmada y una interpretación.

Elecciones y análisis predictivo: el otro frente de datos

Con las elecciones israelíes fijadas para el 27 de octubre de 2026 tras la disolución de la Knesset, según recoge Infobae, se abre otro terreno clásico del análisis de datos: el modelado electoral. Encuestas, financiación de campañas, redes de coaliciones parlamentarias y el propio impacto del juicio de corrupción de Netanyahu en su intención de voto son variables que los analistas políticos cruzan para construir escenarios, del mismo modo que un análisis de mercado cruza precios, competencia y estacionalidad para construir una previsión de negocio.

Por qué esto importa más allá de la geopolítica

No hace falta trabajar en inteligencia o periodismo para que esta forma de pensar sea útil. Las mismas preguntas que aplica un analista OSINT a una imagen satelital de Gaza son las que debería aplicar cualquier empresa antes de tomar una decisión basada en datos: ¿de dónde viene este dato exactamente? ¿Hay una segunda fuente independiente que lo confirme? ¿Quién tiene interés en que esta cifra diga una cosa u otra? Ignorar estas preguntas es como fijar el precio de un producto basándose en un solo competidor mal monitorizado, o lanzar una campaña basada en una encuesta de tamaño insuficiente: el dato puede parecer sólido y no serlo en absoluto.

En DAVMAC aplicamos esta misma disciplina de verificación cruzada de fuentes al trabajo diario con datos de negocio —monitorización de precios, scraping estructurado, inteligencia competitiva—, donde la fiabilidad del dato importa tanto como en cualquier sala de análisis geopolítico. Si quieres ver cómo lo aplicamos a casos reales de empresa, puedes consultar nuestro servicio de análisis y extracción de datos.